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通过从各种年龄组（年轻人，中年人和老年人），种族组（白人，黑人和亚洲人）的面部图像中随机抽取B，G，R值以及从FERET数据库和PAL数据库获得的性别来收集皮肤数据集。 。学习样本总量为245057; 其中50859是皮肤样本，194198是非皮肤样本。 资源内包括数据集图片下载地址和对应的标注标签文档。 通过从各种年龄组（年轻人，中年人和老年人），种族组（白人，黑人和亚洲人）的面部图像中随机抽取B，G，R值以及从FERET数据库和PAL数据库获得的性别来收集皮肤数据集。 。学习样本总量为245057; 其中50859是皮肤样本，194198是非皮肤样本。 资源内包括数据集图片下载地址和对应的标注标签文档。 通过从各种年龄组（年轻人，中年人和老年人），种族组（白人，黑人和亚洲人）的面部图像中随机抽取B，G，R值以及从FERET数据库和PAL数据库获得的性别来收集皮肤数据集。 。学习样本总量为245057; 其中50859是皮肤样本，194198是非皮肤样本。 资源内包括数据集图片下载地址和对应的标注标签文档。

rustc 中使用的快速哈希算法。liballoc 中的 hashmap 默认使用 SipHash，它并没有我们想要的那么快。在编译器中，我们并不真正担心 DOS 尝试，因此我们使用快速非加密哈希。 这与 Firefox 使用的算法相同——它是一种不基于任何广为人知的算法的自制算法——尽管经过修改以生成 64 位散列值而不是 32 位散列值。它始终优于 rustc 本身中基于 FNV 的哈希——冲突率与 FNV 相似或略差，但哈希函数本身的速度要高得多，因为它一次最多可以处理 8 个字节。